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  • Fiche de contact

    طي الكل توسيع الكل
    Enseignant de la matière : Soumia BOUREBIA
    Contacts : soumia.bourebia@univ-jijel.dz
    Public ciblé : 2éme année Master, spécialité réseaux et sécurité
    Public ciblé : 1iere année Master, spécialité réseaux et sécurité

    Coefficient :  

    Crédits :

    Volume horaire global par semaine : 4h30

    Modalité d’évaluation : Contrôle Tp, Interrogation, Examen



  • Objectifs généraux :

    à l’issu de cette formation l’apprenant sera capable de : 

    1. Comprendre les concepts de base des probabilités, y compris les événements, les espaces d'événements, les probabilités conditionnelles
    2. Examiner les différentes distributions de probabilité, telles que la distribution uniforme, la distribution binomiale, la distribution normale, etc., ainsi que leurs propriétés.
    3. Comprendre les fonctions de densité de probabilité et de répartition de probabilité, ainsi que leurs relations avec les variables aléatoires.
    4. Explorer les concepts de moments statistiques, tels que la moyenne, la variance, l'écart type, etc., et leur utilisation pour caractériser les distributions de probabilité.
    5. Introduire les processus stochastiques, en mettant l'accent sur les processus aléatoires, les processus de Markov et les chaînes de Markov.


  • Pré-requis

    Pour pouvoir tirer le maximum de ce cours il faut connaître :

    1. Connaissance des concepts de base en mathématiques, y compris l'algèbre, le calcul et les fonctions
    2. Compréhension des concepts de base en probabilités, tels que les événements, les probabilités, les probabilités conditionnelles, etc.
    3. Familiarité avec les concepts de base en statistiques, y compris les distributions de probabilité, les moyennes, les variances, etc.
    4. Capacité à manipuler des fonctions mathématiques et des équations.
    5. Connaissance des concepts de base en informatique, en particulier en ce qui concerne la manipulation des données et des calculs numériques.

  • Chapitre 1: Un rappel de Probabilités, variables aléatoires et processus stochastiques

  • Chapitre 2 : Chaînes de Markov discrètes